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传统保险企业基于 Dubbo 的微服务实践

简介: 本文整理自中国人寿保险(海外)股份有限公司深圳中心技术总监家黄晓彬在 Dubbo 社区开发者日深圳站的现场分享。 中国人寿保险(海外)股份有限公司负责香港、澳门、新加坡和印尼的业务开发,和国内业务不同的是,海外业务面临不同的法规、语言、币种等难题,技术上对业务的支持会存在一些挑战。

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本文整理自中国人寿保险(海外)股份有限公司深圳中心技术总监家黄晓彬在 Dubbo 社区开发者日深圳站的现场分享。

中国人寿保险(海外)股份有限公司负责香港、澳门、新加坡和印尼的业务开发,和国内业务不同的是,海外业务面临不同的法规、语言、币种等难题,技术上对业务的支持会存在一些挑战。通过本文,您将了解中国人寿保险在这方面的处理经验。

遇见Dubbo

2013年,我们在做整个数据库转换的时候,需要找一款RPC的框架。当时市场上成熟的产品很少,不像今天百花齐放,比如今天有 Spring Cloud 和 Dubbo,但我们更倾向于有实际生产经验的框架,Dubbo在淘宝有比较丰富的实施经验,再加上阿里的业务形态和我们的业务模型契合度很高,例如需要支持海外不同地区的请求,不同地区也都有一些自己的定制化业务需求。

从2013年到今年,我们已经使用 Dubbo 6年了。2016年,业务系统上线港澳地区, 2019年5月份,在印尼上线,未来还会在新加坡以及整个东南亚,快速部署我们的业务系统。

在部署效率和低成本方面,Dubbo 给予了我们很大的帮助,这里我先分享下在使用Dubbo 之前,传统保险公司的架构。

使用Dubbo 前,传统保险公司的架构

从服务器硬件层面去看,传统保险的业务系统用的是小型机,例如 IBM、惠普,只有这两个可以选择,他们都是基于 Unix 的操作系统。

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从业务架构的层面去看,以前的软件开发用的是 C/S 架构,在 C/S 架构下有一个很好用的中间件叫 Tuxedo,用于处理分布式事务管理,一致性和高并发性能都非常好,但是为什么要把它替换掉它?一是因为价格太高,二是因为相关的运维人员很难找到。三是因为业务高度集成,在分布式和跨平台的场景下性能和调度很差。四是因为他的设计是针对单体的,导致我们拆不开,也不敢动。

核心业务系统的改造过程

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这张图很形象的说明了微服务相比单体的优势,Dubbo 在里面的作用相当于在各个组建之间做一个卡口的交互,类似于乐高的凸点、凹点之间,提供通讯的管理和服务的治理。我们就是通过这个设计思路,将一个庞大的传统核心架构进行拆解的。

OneLife 是我们的业务支撑平台,意思是指,一个平台能够解决所有保险业务的处理,形成内部的生态圈,提供对影像、新的业务、保全和理赔业务的支持,还有自建的一些引擎,比如工作流、产品引擎、核保引擎、消息引擎等。以上就是一家保险公司大概要具备的业务能力。

借助Dubbo,自主研发保险业务处理平台

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我们借助 Dubbo 搭建了新的保险业务处理平台,实现了“六多”的保险业务处理。六多是指,多业务、多产品、多监管、多引擎、多币种和多语言。例如一个保单生成的过程中,要考虑是生成英文还是中文或者印尼文?这需要与业务进行配合,然后设计、开发适合自己的处理平台。

OneLife分布式体系的形成

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由上图可知,由基于Dubbo的微服务调用、基于 Jenkins 的持续集成、基于Rancher 的云部署应用和基于 Pinpoint 的链式监控这四块内容形成一个闭环。云部署方面,印尼版本正在与阿里云的团队洽谈中,未来的印尼地区可能会率先切换成阿里云服务的版本。关于 Pinpoint 链式监控,它所显示的拓普图非常清晰,可以很清晰的看到组建中断或者调用不通等问题,今年我们通过 Pinpoint 链式监控,在系统内找到100+ Bug,所以我认为 Pinpoint 链式监控与 Dubbo 的搭配是个绝妙的组合。

Dubbo在港澳地区的分布

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Dubbo 在港澳地区拥有150+台服务器,210+个应用,2100+个消费者,1300+个提供者。对于保险公司来说,不存在太多的高频交易,特别是业务系统,更多的高频交易是在前端。虽然业务系统不是一直处于高频状态,但是也必须保证其稳定性,确保每一条业务都能够非常准确的输出。这也是我们选择 Dubbo 的原因之一。

Dubbo在中国人寿海外的实践

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我们70%的业务使用的是低版本的 Dubbo-2.4.9 版本,之前在 Dubbo 的基础上做过一些代码的修改,例如对分布式事务的补偿,后来发现会由于改动太大,造成以后不能升级版本。剩余的30%是用什么呢?我们会尝试最新的版本,但都只是在外围,只有经过实践证明新版本是可行的,才会把它运用到核心业务架构中。目前,中国人寿海外的 Dubbo 每天调用次数超过2100万次,从上线到现在,还没有出现过宕机的情况。

Dubbo的配置结构

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这里再分享一下我们所用的配置,需要强调的两点是,一是重试的机制,即服务中断的时候利用控制平台进行人工干预,或者特别关键的服务,通过反复交易的方式进行补偿。二是使用 Zookeeper 注册中心,它是有弊端的,高峰期时期,网络的消耗太大。Dubbo2.7 版本里面元数据的概念非常好,未来我们也会去尝试,看看能不能通过新版本的Dubbo去解决 Zookeeper 的弊端问题,或者优化Zookeeper。

Dubbo微服务的应用场景

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Dubbo 微服务的应用如同上图中所描述的,从线上服务页面到新业务组件,然后触发工作流,查询核保的结果,结果会自动查询保费的计算,再返回到前端。在印尼的国际化方面,低成本是必须的,另外需要做到业务的分离,这个就涉及到 Base 的开发模式,什么叫 Base 开发模式?

当业务遍布多地区时,各个地区必定有自己特定的版本。但是只要保证公共的基础版本相同,就可以在以后的工作中提高效率。例如 :公司总部有一些基础性的服务,但是印尼有自己的法规需求,如果后期香港也有这个需求,可以在基础版本达到某个级别审核之后,把基础版本打回到 Base 版本里,Base 版本再把它发布到对应的不同地区的版本,就是说,在比较复杂的情况下,它具有不同业务逻辑分离的层次,也具有代码管理的层次,又有服务治理之间不同地区的管理层次。

建议

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第一,加强可视化管理;

第二,引入服务网格,打包成一个全家桶,提供微服务体系内更丰富的功能,包括服务之间的网络调用、限流、熔断和监控。

第三,支持多语言,Dubbo 目前已经提供 PHP/Node.js/Python/Go 的客户端,希望可以支持更多的客户端。

第四,不建议 Dubbo 支持分布式事务管理。以前我们刚开始使用Dubbo的时候,认为有必要支持分布式事务,所以在 Dubbo 基础上改写了代码,使用过程很流畅,也能够保证我们事物的一致性,而且跨平台也可以做到,但是当某个服务挂掉的时候,所有等待提交的事务会全部崩掉,会给数据库造成致命的风险。

所以我们更倾向的是让 Dubbo 提供更多消息机制的支持,能够在做业务开发的同时对分布式事务进行补偿,以上就是我们实践中的一点思考和建议。

解疑时间

Q1:微服务组件替换单体的过程中是一步步替代老系统,还是直接整体替换?替换过程中,需要用到多少人力、物力?
A1:首先将现有结构模块化,模块间相对独立,最重要的数据结构要先分离业务逻辑,其次,再分库或者设置权限,然后进行模块化的一步步替换,在开发前需要计划好整个替换过程。我们第一个模块启动时,只有五个人,但要求每个人技术要强、业务要精通,最重要的是得到管理层的支持。

Q2:如果系统中没有分布式事务控制,数据不一致性如何发现?怎么解决?
A2:基于Pinpoint的链式监控,运维人员可以快速发现问题,继而排除网络问题之后进行人工干预,我们在关键业务上使用MQ机制,但是其存在耗时、耗力、耗人的问题,不建议大规模使用分布式事务控制。

Q3:公司内部数据量大的条件下,把旧系统迁移到新系统的过程中如何去O?
可以文回答下这个问题么?
A3:首先在数据库层面要保证Oracle数据库到其他数据库的表结构及数据一致,可以利用ETL等数据工具进行对比。其次,在应用层面可以分两步走,第一步自动化处理,通过自写工具将应用的SQL在两边数据库执行,发现错误的及时修正,当进行到第三轮的时候就差不多所有SQL都可以正常执行;第二步抽查关键算法或接口,批量数据两边数据库执行对比结果。

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